01 데이터 베이스

01-1 데이터와 데이터베이스 , DBMS

데이터베이스는 데이터(data)와 베이스(base)의 합성어이며, DBMS는 Database Management Syste의 약자로 '데이터베이스 관리 시스템'을 의미한다.

데이터와 정보

어학 사전에서 '데이터'를 찾아보면 '자료', '정보'라는 두 가지 의미가 있다. 그러나 데이터베이스 분야에서는 데이터(data)와 정보(information)는 다른 의미로 해석한다.

데이터를 원석으로 , 정보를 보석으로 비유하면 이해하기가 쉽다.

즉, 데이터는 어떤 필요에 의해 수집했지만 아직 특정 목적을 위해 평가하거나 정제하지 않은 값이나 사실 또는 자료 자체를 의미한다. 그리고 정보는 수집한 데이터를 어떠한 목적을 위해 분석하거나 가공하여 가치를 추가하거나, 새로운 의미를 이끌어 낼 수 있는 결과로 볼 수 있다.

 

데이터는 어떤 필요에 의해 수집했지만 아직 특정 목적을 위해 정재하지 않은 값, 사실 또는 자료를 의미한다. 정보는 수집된 데이터를 어떤 목적을 위해 분석, 가공하여 가치를 추가하거나 새로운 의미를 부여한 결과이다.

 

데이터의 보관방법에 대해 살펴보자. 데이터 중 일부는 엑셀 같은 스프레드시트 파일에 나누어 저장하고, 일부는 어떤 특정 프로그램으로 관리하는 파일에 저장하고, 또 다른 일부는 실제 종이 문서에 기록하여 캐비넷에 보관한다고 가정한다.

위 같이 여러가지 방법으로 수집한 데이터는 분석을 위한 통합 작업만으로도 시간과 비용이 많이 든다. 즉, 데이터가 여기저기 흩어져 있다면 최신 데이터를 정확하게 찾기가 힘들다.

만약 데이터가 누락되거나 중복된다면 정확한 분석을 기대할 수 없고, 결국 비싼 비용과 많은 시간을 투자한 분석이 실패하게된다. 따라서 가치있는 정보를 얻으려면 다음조건에 맞게 데이터를 효율적으로 수집/통합하고 체계적으로 관리/분석 해야 한다.

 

효율적인 데이터 관리를 위한 조건 데이터를 통합하여 관리 일관된 방법으로 관리 데이터 누락 및 중복 제거 여러 사용자(응용 프로그램 포함)가 공동으로 실시간 사용 가능

 

위조건을 만족하면서 특정 목적을 위해 여러 사람이 공유하고 사용할 수 있으며, 효율적인 관리와 검색을 위해 구조화한 데이터 집합을 '데이터베이스'라고 한다.

데이터 베이스 ←구조화된 데이터의 집합 ← 데이터 관리 조건

파일 시스템과 DBMS

데이터베이스 개념이 등장하기 전에는 파일 시스템 방식을 사용하여 데이터 관리를 하였다.

파일 시스템을 통한 데이터 관리

파일 시스템은 서로 다른 응용 프로그램이 제공하는 기능에 맞게 필요한 데이터를 각각 저장하고 관리한다. 따라서 각 파일에 저장된 데이터는 서로 연관이 없고 중복 또는 누락이 발생할 수 있다.

• 파일 시스템을 단층 파일 구조(flat file structrue)라고 한다.

파일 시스템을 통한 데이터 관리는 데이터가 흩어져 있으면 , 누락 등 오류가 발생할 수 있다.

따라서 관련된 일련의 데이터를 한곳에 모아 관리하고, 이렇게 한 곳에 모아둔 데이터를 각각의 응용프로그램이 함께 사용하면 응용 프로그램별로 데이터를 직접 관리할 때 발생할 수 있는 데이터의 오류, 누락, 중복 등의 문제를 해결할 수 있다.

이렇게 여러 응용 프로그램이 사용할 데이터를 한 곳에서 관리하기 위해 데이터베이스를 활용한다.

DBMS를 통한 데이터 관리

효율적인 데이터 관리 조건을 만족하며 서비스 제공의 효율성을 높이기 위해 데이터베이스 관리 시스템이 등장하였다. 데이터베이스 관리 시스템은 데이터베이스의 데이터 조작과 관리를 극대화한 시스템 소프트웨어이다.

데이터베이스관리 시스템은 보통 DBMS라고 많이 부르며, 실무에서는 데이터베이스와 데이터베이스 관리 시스템을 따로 구별하지 않고 디비(DB) 또는 데이터베이스라고 부른다.

데이터베이스를 통한 데이터 관리란 여러 목적으로 사용할 데이터의 접근/관리 등의 업무를 DBMS가 전담하는 방식을 말한다. 다시 말해 응용 프로그램이 필요한 데이터 작업을 DBMS에 요청하면 , DBMS는 자신이 관리하는 데이터베이스로 관련 작업을 수행하고 결과값을 제공한다.

DBMS의 역할

응용 프로그램 ↔ DBMS ↔ 데이터베이스

이러한 작업 영역의 분리는 응용 프로그램의 서비스 제공과 데이터 관련 작업 효율을 높인다. 또한 여러 응용 프로그램이 하나의 통합된 데이터를 같은 방식으로 사용/관리 할 수 있으므로 데이터 누락이나 중복을 방지할 수 있다.

DBMS는 다음과 같이 파일 시스템 기반 방식의 문제를 해결하면서 데이터 관리의 패러다임을 바꾸었다.

파일 시스템 방식의 문제점들

데이터 중복 → 하나의 소프트웨어가 데이터를 관리하므로 데이터 중복을 피할 수 있다.

응용 프로그램이 개별 데이터를 직접 관리 → 여러 응용 프로그램이 하나의 DBMS를 통데이터를 사용하므로 데이터를 동시에 공유할 수 있다.

응용프로그램이 데이터를 쓰는 방식이 각각 다름 → 하나의 DBMS를 통해 데이터를 관리하기 때문에 각각의 응용 프로그램이 데이터를 관리하는 방식이 통합됨

데이터가 특정 응용 프로그램에 종속되어 있으므로 응용 프로그램을 변경하면 기존 데이터를 사용할 수 없음 → 응용 프로그램과는 별도로 데이터가 DBMS에 의해 관리/보관 되기 때문에 응용 프로그램의 업데이트 또는 변경과 관계없이 데이터를 사용할 수 있음

데이터 모델

데이터 모델이란 컴퓨터에 데이터를 저장하는 방식을 정의해 놓은 개념 모형이다. 대표 데이터 모델에는 계층형, 네트워크형, 관계형, 객체 지향형 등이 있다.

계층형 데이터 모델과 네트워크형 데이터 모델

계층형 데이터 모델과 네트워크형 데이터 모델은 1960년대 말부터 1980년대 말까지 상업용 데이터베이스 시장에서 많이 사용한 데이터 모델이다.

계층형 데이터 모델

계층형 데이터 모델은 나뭇가지 형태의 트리 구조를 활용하여 데이터 관련성을 계층별로 나누어 부모 자식 같은 관계를 정의하고 데이터를 관리한다.

계층형 데이터 모델은 일대다(1:N)관계이다.

이 모델의 특징은 데이터가 저장된 파일은 상위개념에 하위 개념이 포함되어 있다는 특징을 가지고 있다.

기본적으로 하나의 부모 개체가 여러 자식을 가질 수 있는 반면에 자식 개체는 여러 부모를 개체를 가질 수 없다는 제약이 있다. 따라서 일대다 구조의 데이터를 표현하기에는 알맞지만 자식 개체가 여러 부모를 가진 관계를 표현할 수는 없다.

네트워크형 데이터 모델

네트워크형 데이터 모델은 망형 데이터 모델이라고도 하며 그래프구조를 기반으로 한다. 다시 말해 개체 간의 관계를 그래프 구조로 연결하므로 자식 개체가 여러 부모 개체를 가질 수 있다는 점에서 계층형 데이터 모델과 차이가 있다.

 

계층형 데이터 모델은 나뭇가지 형태의 트리구조를 활용하여 데이터 관련성을 계층별로 나누어 부모와 자식같은 관계를 정의하고 데이터를 관리한다.

 

객체 지향형 데이터 모델

객체 지향형 데이터 모델은 1980년대 후반에 등장한 모델로 객체 지향 프로그래밍에서 사용하는 객체 개념을 기반으로 한 데이터 모델이다.

이 모델은 객체지향 프로그래밍처럼 데이터를 독립된 객체로 구성하고 관리하며 상속, 오버라이드 등 객체 지향 프로그래밍에 사용되는 기능을 활용한다.

하지만 이러한 객체지향형 모델 개념을 완전히 데이터베이스에 적용하는 것은 쉽지 않기 때문에 이를 적용한 상용 DBMS는 많지 않다.

관계형 데이터 모델

관계형 데이터 모델은 1970년 에드거 프랭크 커드(E. F. Codd)가 제안한 데이터 모델이며, 현대에 가장 많이 사용하는 관계형 데이터베이스의 바탕이 되는 모델이다.

관계형 데이터 모델은 다른 모델과 달리 데이터 간 관계(relationship)에 초점을 둔다.

관계형 데이터 모델에서는 각 데이터의 독립 특성만을 규정하여 데이터 묶음으로 나눈다. 그리고 중복이 발생할 수 있는 데이터는 별개의 릴레이션(relation)으로 정의한 후 서로 정보 데이터를 연결한다.

• 데이터 묶음은 개체 집합(entity set)을 의미하며 관계형 데이터베이스에서 테이블(table), 릴레이션(relation)으로 표기한다. 데이터 묶음 간의 관계는 relationship(관계)라고 한다.

관계형 데이터 모델에서는 데이터를 일정 기준으로 나누어 관리한다.

개체(entity) : 데이터베이스에서 데이터화하려는 사물, 개념의 정보 단위이다. 관계형 데이터베이스의 테이블(table)개념과 대응되며 테이블은 릴레이션(relation)으로 표기하기도 한다.

속성(attribute) : 개체를 구성하는 데이터의 가장 작은 논리적 단위로서 데이터의 종류/특성/상태 등을 정의한다. 관계형 데이터베이스의 열(column)개념과 대응된다.

관계(relationship) : 개체와 개체 또는 속성 간의 연관성을 나타내기 위해 사용한다. 관계형 데이터베이스에서는 테이블 간의 관계를 외래키(foreign key)등 으로 구현하여 사용한다.

이 핵심 구성요소를 활용하여 데이터의 독립성(independency)과 무결성(integrity)과 같은 데이터를 안전하게 관리하기 위해 필요한 개념을 정의하게 된다.

관계형 데이터베이스와 SQL

관계형 데이터베이스란?

관계형 데이터베이스는 관계형 데이터 모델 개념을 바탕으로 데이터를 저장/관리 하는 데이터베이스를 의미한다.

관계형 데이터베이스를 관리하는 시스템은 DBMS에 데이터 간의 관계를 가정하기 위한 relational을 앞에 붙여 RDBMS라고 부른다.

즉, 관계형 데이터베이스 관리 시스템이라고 부른다. RDBMS는 지금까지 가장 많이 사용하는 데이터베이스이다.

SQL이란?

SQL은 Structured Query Language의 약자이다.

SQL은 RDBMS에서 데이터를 다루고 관리하는 데 사용하는 데이터베이스 질의 언어이다.

SQL정의를 쉽게 RDBMS에게 데이터에 관해 물어보고 결과를 얻는다라고 생각하면 된다.

즉, 우리는 SQL를 통해 데이터베이스에서 여러 데이터 관련 작업을 수행할 수 있으며, SQL은 사용 목적에 따라 다음과 같이 나뉜다.

DQL(Data Query Language) : RDBMS에 저장한 데이터를 원하는 방식으로 조회하는 명령어

DML (Data Manipulation Language) : RDBMS 내 테이블의 데이터를 저장/수정/삭제하는 명령어

DDL(Data Definition Language) : RDBMS 내 데이터 관리를 위한 테이블을 포함한 여러 객체를 생성/수정/삭제하는 명령어

TCL(Transaction Control Language) : 트랜잭션 데이터의 영구 저장/취소 등과 관련된 명령어

DCL(Data Contro Language) : 데이터 사용 권한과 관련된 명령어

 

1. 효율적인 데이터 관리를 위한 조건 데이터를 통합하여 관리 데이터 누락 및 중복을 제거 여러 사용자(응용프로그램 포함)가 공동으로 실시간 사용가능

2. 데이터관리를 위한 두가지 방식 파일 시스셑을 사용한 데이터 관리는 서로 다른 응용 프로그램에 필요한 데이터를 각자 독립적인 방법으로 저장/관리 하는 방식이다. 데이터베이스를 통한 데이터 관리는 데이터의 접근 및 관리를 위한 유일한 프로그램인 DBMS가 데이터 관련 작업을 전담하는 방식이다.

3. 관계형 데이터 모델 1970년 에드거 프랭크 커드가 제안한 모델 현대에 가장 많이 사용하는 모델 데이터 간의 관계(relation)에 주안점을 둠